|
|
Absolute deviation, 绝对离差
6 k6 ]. H; [2 h y* w6 tAbsolute number, 绝对数* g# f8 A$ X: @$ j
Absolute residuals, 绝对残差/ I0 w- ?: W8 A) }8 a
Acceleration array, 加速度立体阵
2 i9 b/ T8 _7 M! H' aAcceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
3 g& `2 [4 E# s1 K8 H) A$ g; cAcceleration normal, 法向加速度- z1 s, u5 f) q. f9 G7 F
Acceleration space dimension, 加速度空间的维数* ]7 d1 B0 c+ r( i0 H3 g
Acceleration tangential, 切向加速度* u7 M& n7 V8 `% _5 u
Acceleration vector, 加速度向量
1 ]3 p: R2 u# L6 \Acceptable hypothesis, 可接受假设
+ {( M% O5 x7 ]Accumulation, 累积
* U0 J0 f" S4 k; w, R0 xAccuracy, 准确度
4 `/ N9 s( i4 p- b: u8 IActual frequency, 实际频数+ x H7 ^, X" n) Y: V. Q9 B
Adaptive estimator, 自适应估计量. Q$ [* e. U8 l8 D8 C
Addition, 相加
& M; P6 `3 m! n3 nAddition theorem, 加法定理) a0 o# ~" s9 G# M+ U7 A
Additivity, 可加性
% d7 d% ~) a7 s2 oAdjusted rate, 调整率
7 ]/ b2 o8 l8 N# t! K/ O2 _8 MAdjusted value, 校正值
3 b7 q3 |) b$ ]8 D0 \2 KAdmissible error, 容许误差. ?' h1 g9 N7 L& ~3 E
Aggregation, 聚集性
4 v8 [8 x0 ]1 T# XAlternative hypothesis, 备择假设
3 h" p0 v' D) \) NAmong groups, 组间: v9 d: R e1 Q4 }/ C7 L$ J8 ]
Amounts, 总量
2 j9 b, w- ?$ AAnalysis of correlation, 相关分析0 x9 M! G6 N( }# ^4 L
Analysis of covariance, 协方差分析- `7 V: Q# R9 v3 P" X1 {9 @, b9 K
Analysis of regression, 回归分析
; I% c& ?) a0 C, B2 P. ^Analysis of time series, 时间序列分析" o( T! |/ W q3 x3 J, Y7 G8 E9 R
Analysis of variance, 方差分析) v* J. K, |4 G: f9 H1 y
Angular transformation, 角转换/ _& z( ^) t% _5 L4 u: X: d
ANOVA （analysis of variance）, 方差分析# I4 S( l$ w# Y( A) d
ANOVA Models, 方差分析模型3 v' Q' C' F% P w; T% v F7 v
Arcing, 弧/弧旋. x$ d; N9 w9 `/ _5 `3 P' \8 p
Arcsine transformation, 反正弦变换
. i9 a% K8 N$ m" Q/ ~5 bArea under the curve, 曲线面积
# j' A* B1 b! X$ D! MAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差
6 R" m, p. j# R3 A( {ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 ' f( v+ r, |: s# s y: I" ?
Arithmetic grid paper, 算术格纸
, b* p3 Q9 N( }Arithmetic mean, 算术平均数6 ^) P$ U- a8 }' r
Arrhenius relation, 艾恩尼斯关系
$ |# H1 R. ^' y: u$ W: G2 CAssessing fit, 拟合的评估
5 L% j" J" l4 j W7 n/ OAssociative laws, 结合律7 e8 s+ v. ^6 C1 v1 R
Asymmetric distribution, 非对称分布
6 |( Q' `! l- j# Q9 @! B$ oAsymptotic bias, 渐近偏倚' X" H* w0 p1 a4 U- p/ I7 S
Asymptotic efficiency, 渐近效率
' x9 i. @: |! ]( z1 ~Asymptotic variance, 渐近方差
7 A E7 p/ D. G) A: X. WAttributable risk, 归因危险度) ]! R* @: `5 X% r/ @7 K8 T
Attribute data, 属性资料
) N+ P. A3 Q: S+ i4 e' uAttribution, 属性# [, b1 e1 p) i! u0 Q
Autocorrelation, 自相关
1 h+ }# g _+ Z9 C( w0 w2 D9 CAutocorrelation of residuals, 残差的自相关4 Z( J& |1 j9 Q6 c
Average, 平均数2 L% o9 m, `; i% x. ]
Average confidence interval length, 平均置信区间长度, S9 n R3 Q6 t1 z/ T, f: X+ x* z. g
Average growth rate, 平均增长率
V( ]' O3 G' D; F5 Y# S# TBar chart, 条形图
# F9 B- B6 R2 \: n' }" gBar graph, 条形图4 `" l9 R8 r0 \* B& a1 X' ?
Base period, 基期
1 s6 b9 } M) Q7 S* {; ?$ p1 LBayes' theorem , Bayes定理& L; K. i" h, M1 z
Bell-shaped curve, 钟形曲线- ?4 |; c3 p. M5 g$ q# c4 `. I
Bernoulli distribution, 伯努力分布! \( R+ X& x \: U
Best-trim estimator, 最好切尾估计量
3 b4 t, |7 j) H" ?1 ABias, 偏性, b5 y1 M% Z8 a+ s# H$ ^# t0 \- k
Binary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
2 K3 I( f# L7 `9 [2 pBinomial distribution, 二项分布# P2 T% L0 s, S" a9 v8 n5 F
Bisquare, 双平方) W/ f: b/ y* w" t; w
Bivariate Correlate, 二变量相关% f7 c* s. Z( l. \# u
Bivariate normal distribution, 双变量正态分布
5 r2 a3 L+ g5 ?7 n7 s, R* qBivariate normal population, 双变量正态总体0 c0 N# Z" ^% E0 K
Biweight interval, 双权区间) c# m: h7 R) i+ t6 M2 O. n6 l' j
Biweight M-estimator, 双权M估计量
+ D5 v$ D, _2 x$ BBlock, 区组/配伍组
$ n) J: ~8 c$ S: ZBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包. ?- A' S+ b4 H8 `
Boxplots, 箱线图/箱尾图
+ t5 ?, b: m/ J; i& }Breakdown bound, 崩溃界/崩溃点; d5 T$ \$ T5 J) E
Canonical correlation, 典型相关
' |1 j4 W1 @, WCaption, 纵标目
! }2 o1 l* |& S5 @( c1 s/ BCase-control study, 病例对照研究
: p$ Q# e( a% S; }( K) MCategorical variable, 分类变量/ c& w' P2 b0 D7 C
Catenary, 悬链线$ S" Q- n& b X
Cauchy distribution, 柯西分布8 h/ {& u% X1 ~" [; a
Cause-and-effect relationship, 因果关系
" b: t u) o# a6 \) `: f) |Cell, 单元
7 _0 U% O6 S! }Censoring, 终检
( H; r0 X+ a5 KCenter of symmetry, 对称中心
) A+ I4 P% s1 Q; g( gCentering and scaling, 中心化和定标
. @: G: G, g9 a$ y$ i: u) E8 {9 yCentral tendency, 集中趋势
! f1 J' v$ J7 H3 J, ~/ BCentral value, 中心值
# k7 ^1 r7 L# X# |CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测. O, `' \2 l$ C1 b
Chance, 机遇
+ d+ P4 V! ]( x1 _1 _Chance error, 随机误差" f, ]+ A! C- y
Chance variable, 随机变量
0 r" j% Y# _( P/ ?7 F8 `: \Characteristic equation, 特征方程
4 f, ^" ]' A7 \0 V' CCharacteristic root, 特征根
8 f. O6 ~) Y: uCharacteristic vector, 特征向量- y8 H% c; \) A! i. F7 w* b; p
Chebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则2 L& r' c( J) M2 p8 f) L
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图
2 @* W$ W1 n7 q; k u3 @Chi-square test, 卡方检验/χ2检验6 W; ~' n) j+ C$ F! ?/ I& d
Choleskey decomposition, 乔洛斯基分解
5 W! H3 G7 J( R) H' U) I0 mCircle chart, 圆图 $ N F" C, o0 h( y! k2 g0 U4 |
Class interval, 组距
5 P8 l( _4 i" t9 |0 z. r8 Y) DClass mid-value, 组中值
+ C9 i [; n* m/ m5 t+ |; WClass upper limit, 组上限6 x2 D/ U4 Z2 E3 {4 ?, C
Classified variable, 分类变量- C+ }' H, h* F; o3 y) I) E5 N
Cluster analysis, 聚类分析7 M0 M1 C7 u. S6 Y
Cluster sampling, 整群抽样
) A6 V6 E4 p" v$ L2 oCode, 代码
5 r6 c: j; a; @. s( _# {Coded data, 编码数据) J; p' B: I( [% f
Coding, 编码; N0 p: W% n4 V! Z$ m
Coefficient of contingency, 列联系数* U7 P: l* [. [- T8 i
Coefficient of determination, 决定系数
% v4 ~- Q0 b+ e. [Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数
! }/ A3 ]1 g* O' HCoefficient of partial correlation, 偏相关系数
8 k6 N7 }& \, x5 ]! z; VCoefficient of production-moment correlation, 积差相关系数* @5 U' l, {# _" ?7 M
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数% j4 g5 V( t& G6 U S( [8 z
Coefficient of regression, 回归系数
% A3 a/ ]* ], T- aCoefficient of skewness, 偏度系数) u7 U- l* M9 [5 U8 i
Coefficient of variation, 变异系数
* `; k) m' ~2 DCohort study, 队列研究
3 i- H; V+ D5 U5 c$ \Column, 列* w* s/ L* ~+ d, H
Column effect, 列效应
# i; K4 ]# z4 W) \2 j! Q( }% [Column factor, 列因素# p$ G; v0 G5 C" | X
Combination pool, 合并
- ~+ P1 N: D6 w$ B2 {& l2 hCombinative table, 组合表) ]& l( H2 v2 K C$ S4 W) I& I
Common factor, 共性因子
8 P4 L& P: G& \5 B" p" c. N; k* CCommon regression coefficient, 公共回归系数
7 Y {' k6 c2 O3 y6 [* ^% f" ~Common value, 共同值9 t1 E% F. L+ A7 y
Common variance, 公共方差; t s; B' R* d0 s. D' M5 u
Common variation, 公共变异" t; \2 I4 i6 a+ k% B. {* {
Communality variance, 共性方差
$ J. T# `# f/ Z- \- SComparability, 可比性
2 d& N" N" w0 Z7 v7 PComparison of bathes, 批比较
) l( H2 W2 w7 x$ k# @Comparison value, 比较值
( o( c: W7 s; {1 V9 ACompartment model, 分部模型+ R8 i3 A7 h8 V7 \3 ~
Compassion, 伸缩
& q9 [' c3 B1 |8 Z/ T' v. TComplement of an event, 补事件
# g# K6 z* T2 X. f. ]1 ZComplete association, 完全正相关3 X; w% @1 c0 j0 c& T2 S
Complete dissociation, 完全不相关
" P! ]2 U9 R1 rComplete statistics, 完备统计量
: |8 r* @8 x2 K2 i. j9 }( e9 F: lCompletely randomized design, 完全随机化设计4 \0 L( I e& X% }: b
Composite event, 联合事件& m$ B* q* w5 }: y' |
Composite events, 复合事件% {. r3 r7 b! w4 }
Concavity, 凹性
. W- a9 X. t3 M* W9 E- QConditional expectation, 条件期望* o+ n `, X f( F
Conditional likelihood, 条件似然
% w! T' G/ g4 S5 VConditional probability, 条件概率
+ S7 k k3 c; T3 K8 yConditionally linear, 依条件线性4 |/ V, P$ e* z) K
Confidence interval, 置信区间
9 J3 r1 |3 _% C4 h6 u, V5 OConfidence limit, 置信限, ~' p# @ R9 ~: N. {* f
Confidence lower limit, 置信下限
- {$ n& F3 j! h& h. jConfidence upper limit, 置信上限1 u6 U) q" b, H; l0 J& k
Confirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
[1 N' k' f) [3 N( j: |Confirmatory research, 证实性实验研究
/ a9 `% C% d0 `' c% r- _Confounding factor, 混杂因素
. K) o0 O5 H$ O tConjoint, 联合分析 |" k! @$ d0 ]7 n2 e% v2 G9 I0 L7 e7 T
Consistency, 相合性
- b1 Y5 o* Y9 h; pConsistency check, 一致性检验9 B/ t0 {2 r3 U- T# d: h
Consistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
3 s% Z, m4 O' e" G; i, i; CConsistent estimate, 相合估计$ n- T+ Q; Z8 w+ q) ]: }' L8 i2 S
Constrained nonlinear regression, 受约束非线性回归
. n* ~% p: ]* g" k( P, j2 }6 ?Constraint, 约束
5 c$ t5 V" }: ^& l; M( ZContaminated distribution, 污染分布
7 K5 C4 g5 F }1 Q! M5 r; UContaminated Gausssian, 污染高斯分布
% x) O+ r- l5 `# ZContaminated normal distribution, 污染正态分布
7 P: S0 [0 s% b. A7 ?% eContamination, 污染/ q# a: C" M7 {9 F& P* l: n
Contamination model, 污染模型
* H5 d0 k+ C' i. \Contingency table, 列联表- w$ e" W, U3 D& L
Contour, 边界线- j- y/ y5 k* H* @" s0 k4 {2 |( d
Contribution rate, 贡献率7 n% I! E H, [
Control, 对照
7 R' u' r. }( MControlled experiments, 对照实验3 m+ c* G. |8 o& }
Conventional depth, 常规深度
( \8 F" ?: O2 i# c% sConvolution, 卷积2 L3 I/ n) P% G! M! P
Corrected factor, 校正因子
1 m$ [6 o8 Y( j0 |0 b+ VCorrected mean, 校正均值) T+ f7 o2 z! _- `+ O! O' j
Correction coefficient, 校正系数9 J$ W2 G! e9 z6 z& _3 }
Correctness, 正确性
, d5 J/ o8 _) V7 f3 ZCorrelation coefficient, 相关系数
) X0 t* |" S& uCorrelation index, 相关指数
4 U6 p8 C B2 l i6 M# A; MCorrespondence, 对应
+ j# E' E$ y6 G" _' ~ t# S4 _: BCounting, 计数/ D$ g$ H2 P/ X
Counts, 计数/频数: c1 a+ D+ F/ P0 c
Covariance, 协方差
}6 i: a* ]' t5 b. CCovariant, 共变 6 h; t6 j3 x1 d/ \& E
Cox Regression, Cox回归* ~2 f; z3 K1 ?* V& G! \
Criteria for fitting, 拟合准则
4 K: L, f* o/ ACriteria of least squares, 最小二乘准则
! C+ I( R/ j/ z3 ~! }Critical ratio, 临界比
+ A' w: m& y8 k9 m: z$ mCritical region, 拒绝域
+ Y, Y4 l) c3 n! y( U* ^, P( gCritical value, 临界值
4 _5 E) m) [; V" X; kCross-over design, 交叉设计
+ n& h p- g0 ~; T6 y# ICross-section analysis, 横断面分析# P/ d6 ^0 `0 J/ b# R3 q. D1 [
Cross-section survey, 横断面调查% t3 F8 ?/ s' u2 }
Crosstabs , 交叉表
2 {* ^" l. ?; q: a9 DCross-tabulation table, 复合表
7 j7 T: E; x$ T1 @- w/ ?. xCube root, 立方根7 ~8 `0 Y+ Y& H/ E2 T3 K$ p" q1 e
Cumulative distribution function, 分布函数
, b a. u8 n9 z5 z3 D0 KCumulative probability, 累计概率: ]+ M5 e/ I# T, Z. ~4 V5 x7 C$ D
Curvature, 曲率/弯曲# F2 Y! G4 n# u
Curvature, 曲率
, ~. K% {; e/ k$ A6 Q/ zCurve fit , 曲线拟和
: w* X* g7 K4 C; b0 DCurve fitting, 曲线拟合
4 ^6 I2 H+ x4 T( w' \Curvilinear regression, 曲线回归; r7 ` \7 ~1 X
Curvilinear relation, 曲线关系
4 z/ B1 R' R# G: H0 q6 }Cut-and-try method, 尝试法! \7 k+ ~/ F% f Q& Y, W( P
Cycle, 周期
% r* _! U* H" u/ g" U' aCyclist, 周期性
& O1 q, L3 i/ H8 N T2 r' PD test, D检验
4 { X1 h! E$ a; y. f7 }$ k3 PData acquisition, 资料收集
5 p5 A+ g& J4 |Data bank, 数据库
1 f/ g" r; Q6 Q- @( NData capacity, 数据容量
3 \5 M* B6 d# EData deficiencies, 数据缺乏# m. j/ j* M0 A5 P2 _
Data handling, 数据处理6 s& z5 W, t+ ?- j
Data manipulation, 数据处理/ m, H( ^; J) {' S# _% G
Data processing, 数据处理/ e) C3 l$ _* `
Data reduction, 数据缩减
6 O; L. |! k4 r6 o! w- E. ?- SData set, 数据集
$ v( _9 s7 F5 \6 ]" oData sources, 数据来源6 B8 i: \- V1 r4 Q. N, @9 C
Data transformation, 数据变换
0 K1 g& D" W8 a0 [% l' T: C1 J# p) NData validity, 数据有效性
8 W5 q9 `! e6 |5 R+ m- y2 g, HData-in, 数据输入
( I0 c+ W* Z8 Q* IData-out, 数据输出* S1 q$ B% A. Z* v% x! |* [
Dead time, 停滞期1 Z$ Q; ~6 ]- ]& ~7 p
Degree of freedom, 自由度
! i6 F+ J1 ^0 H4 e& E- lDegree of precision, 精密度
8 ?, D( M8 M% ^0 D* mDegree of reliability, 可靠性程度
& @7 ^8 J, O* `3 h; v1 NDegression, 递减
: K c; z. z4 |( u# rDensity function, 密度函数4 O3 M9 e( y+ s4 r
Density of data points, 数据点的密度
4 [* j. ~. } \3 N. \' UDependent variable, 应变量/依变量/因变量
: p* g4 p* `4 u) XDependent variable, 因变量6 o( C0 l, A9 v
Depth, 深度
! `. t8 Q+ ^' X. IDerivative matrix, 导数矩阵1 p. P- R; S( j; R
Derivative-free methods, 无导数方法
8 \- Z8 R+ K s; T7 tDesign, 设计3 v$ d/ t) b6 J$ _/ g
Determinacy, 确定性3 L# C- }/ `" H/ a: [
Determinant, 行列式
% G( l0 { F# D0 K% C8 T* ZDeterminant, 决定因素* i* B% f; v5 k/ o) S3 E# [
Deviation, 离差1 N" ]* `0 B# C t. W+ y3 h4 @
Deviation from average, 离均差
7 x) o( N+ }% w" f. pDiagnostic plot, 诊断图
8 h1 ]. S. ?0 B# g) mDichotomous variable, 二分变量
! t& T4 G8 G& h- {Differential equation, 微分方程
, u7 [$ d: i$ ^4 q w& ^* uDirect standardization, 直接标准化法
7 n. x$ n' n# S/ _ [* gDiscrete variable, 离散型变量
# k/ a3 l: }% p0 m' J( hDISCRIMINANT, 判断 / L$ ]* Y( T* O- e+ a
Discriminant analysis, 判别分析
1 p. Z4 x- {& h. mDiscriminant coefficient, 判别系数. \& C( e: e/ a1 g
Discriminant function, 判别值
2 ?7 b0 k) K L0 eDispersion, 散布/分散度! p& a" w) K0 G& R$ W
Disproportional, 不成比例的6 ?5 M9 F; R; ^" g
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
8 f$ h7 {7 L/ |1 v) U3 ^Distribution free, 分布无关性/免分布
) Y; Y1 z; q, xDistribution shape, 分布形状
( G- x b% r$ `/ l I) C% uDistribution-free method, 任意分布法6 {- |: u, F& R! A
Distributive laws, 分配律
0 x) T" U: O0 m, T9 P/ x0 jDisturbance, 随机扰动项& ?# M0 p: q% ^- n1 ]
Dose response curve, 剂量反应曲线
# J$ i* u- c3 G j. ]2 eDouble blind method, 双盲法* ?1 Z/ {8 f+ ~2 _' w( ?" L# ]
Double blind trial, 双盲试验
8 @ O# n8 x# q4 |3 e# i8 N" ?Double exponential distribution, 双指数分布6 i/ A! v( l7 x1 m9 G
Double logarithmic, 双对数8 {) L! A2 E7 ~9 |, Y" C: U
Downward rank, 降秩. E( r/ D* j' {8 s
Dual-space plot, 对偶空间图& P# S5 Y& U9 G' t; ?: J* G
DUD, 无导数方法) k5 h, J; a" H; F8 E% ~5 S1 s
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法, \6 h' c# Z5 R: w3 x: `. @
Effect, 实验效应
" k% @0 F* G& f9 R# ^* k/ I7 l' c3 ^Eigenvalue, 特征值+ U8 z" Z5 \ `4 L
Eigenvector, 特征向量
* ~5 N7 c2 E! N7 }Ellipse, 椭圆
Z+ [: i9 B5 |% m- BEmpirical distribution, 经验分布
6 K* h, }6 J C4 N0 y4 zEmpirical probability, 经验概率单位; Y2 c7 |) m/ [4 p) \6 }3 r4 I, F! A8 U
Enumeration data, 计数资料) K$ k6 r, j/ o b6 `
Equal sun-class number, 相等次级组含量
8 E+ o+ n; b% ]3 YEqually likely, 等可能" o( N! P/ O4 q
Equivariance, 同变性5 T4 M& h$ T+ Q3 s; x+ t& L4 T
Error, 误差/错误
0 P. Y) k$ y" H- ~* p* [+ MError of estimate, 估计误差
' Y! k: f! o9 ]* a+ NError type I, 第一类错误# i, _' T" I$ k7 z" W
Error type II, 第二类错误5 K8 Q( I' k6 M' Y* m. l# t$ P" n
Estimand, 被估量+ X5 b. x1 n4 _
Estimated error mean squares, 估计误差均方
% a5 S! A. z$ b* ]$ mEstimated error sum of squares, 估计误差平方和* j7 d& r( N$ Q" ^
Euclidean distance, 欧式距离
r2 {) ~' P- }' _# `1 O5 R! TEvent, 事件
% Y2 ?3 K& {! u, [Event, 事件
: p; W8 W) O( E# B% D. L, K3 qExceptional data point, 异常数据点: B7 Q% m: T7 v# T4 }3 t! c
Expectation plane, 期望平面; X l+ I' i- r* }3 n8 A s
Expectation surface, 期望曲面5 y; b5 f4 j+ M
Expected values, 期望值- w1 N' l) H' N' U$ r: r
Experiment, 实验
( B, ?. W% t% \" B- T* pExperimental sampling, 试验抽样: S! k1 [/ D1 J8 N
Experimental unit, 试验单位
1 V; p' \2 S" x$ H3 J- gExplanatory variable, 说明变量
+ O& D+ ~! P9 q3 L. Z5 EExploratory data analysis, 探索性数据分析
# P2 P* T& k4 xExplore Summarize, 探索-摘要# c/ Z- ]. t: `8 D5 A' s
Exponential curve, 指数曲线
2 n3 Z- r; T8 a2 H6 h' }Exponential growth, 指数式增长
: y9 q, Q+ _9 i1 N' tEXSMOOTH, 指数平滑方法
' {& v- u& Q9 s, x1 _8 x" I5 uExtended fit, 扩充拟合
; J G& S2 P* F* _- x' R$ x+ fExtra parameter, 附加参数5 r& ` D8 q; Z p- n' x
Extrapolation, 外推法
" h1 C) \" w$ Z" JExtreme observation, 末端观测值
- k0 z8 i+ q3 B P7 `+ d' ^Extremes, 极端值/极值; C4 [( I; s9 f% F# J9 w
F distribution, F分布
4 D, I/ K& I0 oF test, F检验
! ?) g% Z! K+ ?% X/ XFactor, 因素/因子
8 n' z S9 z7 c8 _1 HFactor analysis, 因子分析 ^- u0 I' q) L& A% k
Factor Analysis, 因子分析3 @1 Q0 h( \+ q) F. }: x$ a
Factor score, 因子得分 8 g/ v! _ s" t0 r. x9 l6 _0 L
Factorial, 阶乘
, k% f# k3 a+ O7 QFactorial design, 析因试验设计9 X5 K5 x* Q/ |, ], I5 e
False negative, 假阴性, n4 R: D6 E1 w' b+ |6 Z
False negative error, 假阴性错误
% E6 z. C& q" A8 f* bFamily of distributions, 分布族
4 @; h& N0 C9 r0 T1 j/ {6 H- AFamily of estimators, 估计量族
0 P3 k! W3 W* |3 ~) FFanning, 扇面
" j5 r% t4 r- e$ l+ ^' PFatality rate, 病死率8 J1 \4 V& m. E y! f- n$ C9 _4 ~$ Y
Field investigation, 现场调查
% a1 `0 e" x; [+ }Field survey, 现场调查5 I7 W5 ~" ~4 L) i
Finite population, 有限总体8 R& m$ r8 ^# b6 M
Finite-sample, 有限样本
" O7 F( u8 V; K3 B# y9 j$ ^First derivative, 一阶导数
: Y: r" a! V. ?; x) v# B* C$ O6 O$ aFirst principal component, 第一主成分" k) Q( \+ Y7 F
First quartile, 第一四分位数( h8 s* z! K9 p+ _
Fisher information, 费雪信息量& o1 A5 V0 z& T' i
Fitted value, 拟合值. T( D8 G* |+ e$ c- ^
Fitting a curve, 曲线拟合: o) l$ v5 P6 x
Fixed base, 定基 h0 f/ j- j2 v
Fluctuation, 随机起伏
% Y2 V9 ^4 H3 i% ~; hForecast, 预测7 ^0 E3 N+ g. u) t0 j
Four fold table, 四格表- k, ^3 }: g1 \- {5 j4 p" Y; B* _
Fourth, 四分点
# z# C, U6 }! G0 {Fraction blow, 左侧比率 a) e3 z e3 R- R
Fractional error, 相对误差
! P# F% @( f; j; o# C3 R! Y A8 kFrequency, 频率# _$ A4 f: ^+ M
Frequency polygon, 频数多边图
% h8 P0 |& U* s8 D7 K! eFrontier point, 界限点
0 t) y6 e8 D8 R9 K& N; h4 U7 R$ `Function relationship, 泛函关系
6 w, | d* z, S+ O9 q9 i+ GGamma distribution, 伽玛分布
9 N1 w2 R7 l6 [, ^, M' I& sGauss increment, 高斯增量
- I0 s0 a$ _9 {Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布* m0 p! }$ c% m- v
Gauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量+ H; x3 b5 ~4 u3 O# ?
General census, 全面普查
# |7 B- j2 x, `- c ]0 YGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 6 x* L# v- P2 r* e. K. y$ U
Geometric mean, 几何平均数
$ [" \; t3 u4 a0 A3 [9 ~8 c- ?Gini's mean difference, 基尼均差: }5 O* K4 K. Y% s6 m3 r
GLM (General liner models), 一般线性模型 + D* Z! s) h4 y8 P
Goodness of fit, 拟和优度/配合度
5 T, D3 Z5 u2 z/ C# @Gradient of determinant, 行列式的梯度- D3 w. F5 P. g, z! O, u9 c* H$ z
Graeco-Latin square, 希腊拉丁方
2 W( J2 `0 x0 `, e& VGrand mean, 总均值
$ X" t+ w" I1 @- E+ G j* jGross errors, 重大错误$ v2 G8 {( L. h) s
Gross-error sensitivity, 大错敏感度
V" g) i8 c% xGroup averages, 分组平均
4 |9 Q2 j/ N. p( PGrouped data, 分组资料
2 F: W* z# F8 [. t3 ]Guessed mean, 假定平均数
$ b5 n( x; m$ [# y$ EHalf-life, 半衰期
: f0 \, F p) p0 l& q: pHampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
3 O: R- E5 L) L" _/ A/ JHappenstance, 偶然事件
& H0 M8 @0 M- L. l* K/ hHarmonic mean, 调和均数( I U1 }( f: H9 d
Hazard function, 风险均数
- J5 e9 \3 V# P3 [Hazard rate, 风险率
0 W& u- c* r1 R6 }$ @Heading, 标目 * [/ t- l4 L+ b5 I! O
Heavy-tailed distribution, 重尾分布
( ~# g9 W% w' jHessian array, 海森立体阵
, @% |6 w* @' Y& h3 f3 ?1 kHeterogeneity, 不同质/ y2 ]* N/ t6 w" f) M
Heterogeneity of variance, 方差不齐 ) U6 Z/ M2 A; Q& \; ?: Q3 y
Hierarchical classification, 组内分组
p: V$ p, A' oHierarchical clustering method, 系统聚类法
# b5 t# l ]7 J" w0 U# r2 vHigh-leverage point, 高杠杆率点
; A4 V1 `; I6 [* SHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型: B. O5 P! O4 U7 M0 F& Z' ^& `
Hinge, 折叶点
?8 E1 U- W) @ X/ D0 R" [Histogram, 直方图
' Z3 A9 t2 }4 k4 iHistorical cohort study, 历史性队列研究
, ^' ~5 K2 ~" D2 u. U, }7 qHoles, 空洞, }% B* r* E% A; @7 X" v9 V% R
HOMALS, 多重响应分析
- t5 g2 i: K+ E: [7 b! ~Homogeneity of variance, 方差齐性
! y! `1 {. k+ H, b$ Q/ U7 |Homogeneity test, 齐性检验
7 N `' ^2 ~/ d+ q u5 mHuber M-estimators, 休伯M估计量
+ @$ C1 B6 T- |8 h0 P0 B/ cHyperbola, 双曲线/ J3 K* Z6 G$ X. }2 P
Hypothesis testing, 假设检验# k$ z; z" k. {9 H
Hypothetical universe, 假设总体+ K$ N* I* x# R8 A4 d3 `; F+ Y; ?+ @* k
Impossible event, 不可能事件
W: j8 e* x' z" j. s6 AIndependence, 独立性
& Q; Q: }9 t, A! |3 j- w; BIndependent variable, 自变量
' p0 e) e; Q5 f& Z# K7 GIndex, 指标/指数
: A, r' |, ]5 s q' Y' P9 l" f6 qIndirect standardization, 间接标准化法" O; s+ K* C0 p h1 [# n
Individual, 个体
% g& ^' m& x2 [3 {) }: W/ xInference band, 推断带
, k0 C8 @! ?8 g+ n v( y) BInfinite population, 无限总体, r9 l. |& a! P. c
Infinitely great, 无穷大, t4 T a3 B @6 J
Infinitely small, 无穷小
; p; I* d4 t [7 LInfluence curve, 影响曲线
+ O- u+ w, G" D* l- T* w, T0 HInformation capacity, 信息容量* a" v- Z% j: u* k. e
Initial condition, 初始条件. U' @5 L3 s$ g9 m8 b* I' [
Initial estimate, 初始估计值
k0 G! G* K) A2 V( ^7 KInitial level, 最初水平
+ D' [2 l3 @9 y4 ?$ GInteraction, 交互作用) h' ]3 a' P$ f# E5 a# E0 s' x; e
Interaction terms, 交互作用项
1 _0 V. m3 V7 j9 R2 E: N: wIntercept, 截距1 g+ h3 a2 Z' m) j
Interpolation, 内插法
9 l5 Z! H/ E3 Z" K8 P# ]/ PInterquartile range, 四分位距5 K" N' D6 g6 P9 t3 t. S. r& l
Interval estimation, 区间估计
5 G; U% w3 p" _7 x! _7 u+ H" d: aIntervals of equal probability, 等概率区间# _2 H# T/ t% R& Z
Intrinsic curvature, 固有曲率
/ g! ^4 w( s6 j+ Q2 n- DInvariance, 不变性, o, G2 D% ^1 l* u& {3 e5 w" a
Inverse matrix, 逆矩阵
$ I4 ~7 k, Q) W3 ^Inverse probability, 逆概率. a V8 s ^& D8 W1 y* q9 a& J
Inverse sine transformation, 反正弦变换" X# E& j$ p, h, D! V
Iteration, 迭代 * |; `! \$ H9 X4 {/ @
Jacobian determinant, 雅可比行列式9 Y: n% @( L) L# x1 x8 ^
Joint distribution function, 分布函数
- }) d" k# H/ _' sJoint probability, 联合概率( H0 e% G/ w u4 t) K/ q
Joint probability distribution, 联合概率分布
0 c3 W# Z- G( T9 @K means method, 逐步聚类法
% m1 k5 F( }3 l/ T$ _2 R$ [Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度 * I, m7 z0 P! e' I8 S
Kaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图
; M1 x8 r; P0 T- hKendall's rank correlation, Kendall等级相关
+ |7 {3 a3 @4 _+ W) TKinetic, 动力学+ |' @0 K4 a2 Y2 _0 l q
Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验! s# {6 G# m; J% ]# {* p9 T9 S
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验3 I; g& }" v+ D& k% m1 K C+ H
Kurtosis, 峰度
7 S5 O& F- p, a3 i# O8 aLack of fit, 失拟+ n4 _2 A4 P; Q: ?& j6 z( `" F
Ladder of powers, 幂阶梯0 `. m+ ]! @: m+ y# T
Lag, 滞后
0 }, i! C' ^; G \Large sample, 大样本 |. j& h5 }: G1 I7 L
Large sample test, 大样本检验
$ p% H' y+ R5 ` nLatin square, 拉丁方
" { R9 n6 _$ vLatin square design, 拉丁方设计
8 m/ z. V' y4 [. YLeakage, 泄漏, B- c+ {1 o1 X- u
Least favorable configuration, 最不利构形$ _) P; K7 q0 ^& `" o0 C0 a0 V
Least favorable distribution, 最不利分布8 J6 C4 y3 v* g3 p
Least significant difference, 最小显著差法) @3 {. M5 _/ ~4 g; w$ ^8 j& P/ q
Least square method, 最小二乘法
8 h* B! I4 {, V; f S4 Y3 PLeast-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计" O. ]( J/ G) d+ x
Least-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
& b3 d) Q# R/ o" hLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
2 E c! P. n- jLegend, 图例: H* U! ^( G+ T; g" }
L-estimator, L估计量
- k% B- J: |$ L) B9 h# l" ^L-estimator of location, 位置L估计量
- l- a- P) e4 T/ }/ HL-estimator of scale, 尺度L估计量
* N* }8 m$ z. H+ KLevel, 水平
! ?. r! M1 z- B+ e aLife expectance, 预期期望寿命7 B3 l% G/ d0 w8 R2 e4 b9 A4 B: D
Life table, 寿命表
2 t% K9 V+ a s8 C7 d. ZLife table method, 生命表法
! a* u& R. P5 l0 G8 B1 Y6 _% NLight-tailed distribution, 轻尾分布
8 E" }: I0 z2 t( p* a7 iLikelihood function, 似然函数8 J) ~. G6 ?- C n
Likelihood ratio, 似然比* @: f/ q/ J6 L0 m1 @
line graph, 线图
5 {# s+ [) L& k4 y: Q- _Linear correlation, 直线相关
6 H1 F: K4 H9 dLinear equation, 线性方程9 n/ B; f. \( t4 e o# g+ {
Linear programming, 线性规划9 B/ F2 q* H! w7 x) J4 T. v4 q
Linear regression, 直线回归
$ a! |5 V* F& ]$ e6 rLinear Regression, 线性回归! m! ]! s6 e4 c* K9 X1 S S- O
Linear trend, 线性趋势
, Y2 J( x6 i VLoading, 载荷 " B6 F' ~! o5 u% m1 J8 S& d5 U
Location and scale equivariance, 位置尺度同变性
; |$ g0 {' {4 |% @Location equivariance, 位置同变性
0 E) W: {; F' q3 p+ p8 R9 g0 G7 wLocation invariance, 位置不变性
7 k! z# q/ Q# x8 xLocation scale family, 位置尺度族
) N1 B# C* h( l E+ fLog rank test, 时序检验
i* @8 u# n; B8 c+ q; Z& S3 W- hLogarithmic curve, 对数曲线
% Y; u' q4 F3 f7 f, S" iLogarithmic normal distribution, 对数正态分布
- \4 o* I# L& B" s' I0 p) ^Logarithmic scale, 对数尺度
T% s! J. s: P4 B, k/ d- @Logarithmic transformation, 对数变换1 @; f6 B3 z! A- ]" g1 _
Logic check, 逻辑检查. a' G0 ~+ B. p. T9 {7 F: ]# u
Logistic distribution, 逻辑斯特分布
& C+ V8 r/ Q5 U J' \Logit transformation, Logit转换
" [: ^6 R% w0 G/ U4 nLOGLINEAR, 多维列联表通用模型
( E: x+ G9 W, x# j: xLognormal distribution, 对数正态分布5 c" b8 m4 J. }* P
Lost function, 损失函数/ \# B# }9 } n; e6 B( {% U
Low correlation, 低度相关1 _8 \. A) k# i+ R7 f" p. k" N0 v
Lower limit, 下限
4 A* ?) X6 O' w5 F0 ^- q4 [, V$ BLowest-attained variance, 最小可达方差
! I0 c6 u, V# i: M6 j! M% f; OLSD, 最小显著差法的简称! Q- m Y* z/ Y5 y, P5 G
Lurking variable, 潜在变量& ^$ x. x( x- @4 e3 C) J9 W
Main effect, 主效应
5 J0 c2 a. s& SMajor heading, 主辞标目. ?! L6 l+ i3 s5 T0 {
Marginal density function, 边缘密度函数$ g% f0 o, o$ f$ S" t C
Marginal probability, 边缘概率
) v$ O8 q3 }3 c. @; ?Marginal probability distribution, 边缘概率分布
$ P* {/ |6 c2 A6 I* XMatched data, 配对资料
* e9 z# K) {$ b) y/ \Matched distribution, 匹配过分布& ~6 x% {# S$ e4 P! Z7 U0 O p
Matching of distribution, 分布的匹配
* M) b) H: f# ^: A) x% k1 V1 c4 ?- UMatching of transformation, 变换的匹配$ d% o% A6 ^! q
Mathematical expectation, 数学期望5 Q& }. U) W- E9 _0 e
Mathematical model, 数学模型+ {, a! {! r9 L6 E# \( L, K
Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量
; G; }" S- u- g* aMaximum likelihood method, 最大似然法1 @! u1 V( s: Q: p
Mean, 均数1 o% C6 H' n6 y! G5 C7 ?
Mean squares between groups, 组间均方
- i' W1 c/ P7 m& JMean squares within group, 组内均方
, q7 r/ Y% g1 d4 sMeans (Compare means), 均值-均值比较8 o/ `* i$ P* e5 _( f( M
Median, 中位数
. Z g. n# K1 Q/ O6 a f# cMedian effective dose, 半数效量, r5 |6 U5 v( z6 |8 ^4 j( d2 E
Median lethal dose, 半数致死量" s% G. K% n9 W. F! d0 v3 N
Median polish, 中位数平滑0 R/ x- U$ h5 Y$ j" @* Y/ D# F
Median test, 中位数检验* Y5 X2 m: g* M5 G m ~. w: n$ T
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量3 j- J, W, a0 r% P' |6 F
Minimum distance estimation, 最小距离估计
3 m* w& C1 n0 A3 x IMinimum effective dose, 最小有效量
0 Y3 `0 v# q2 q/ SMinimum lethal dose, 最小致死量
9 q+ l" A( R) D5 \7 ~Minimum variance estimator, 最小方差估计量' n5 B" d1 M0 C( _. U- U: m
MINITAB, 统计软件包: M8 _& W) I9 ]3 }1 C7 Q/ h% J
Minor heading, 宾词标目
3 m$ M f- o; Z* C7 l6 p2 P/ qMissing data, 缺失值
- O1 M$ i+ s, d! }, d/ HModel specification, 模型的确定
; |# A/ Q5 b% GModeling Statistics , 模型统计) i- J, }! V$ n' e! v" `8 R- w
Models for outliers, 离群值模型, L" F& P: [: }- j9 k+ k' d
Modifying the model, 模型的修正
: | h+ @. ^# L* f7 y/ v. ?' {Modulus of continuity, 连续性模
1 m/ d: d& W+ E3 s$ I) w* zMorbidity, 发病率
) u* F+ j7 j' L' n9 S5 V2 E2 T" v" OMost favorable configuration, 最有利构形
/ ?0 i8 n3 v3 nMultidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度
" L9 @0 {& F5 r1 x9 y! cMultinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归$ h) x. N) D$ B: o) b
Multiple comparison, 多重比较% q h5 \7 U8 @! a8 a4 Y+ W9 z
Multiple correlation , 复相关8 K# W8 ~8 n% ?7 O( a w2 x
Multiple covariance, 多元协方差8 L8 h7 K. T3 m: a; R* k
Multiple linear regression, 多元线性回归
! n5 K: p* }1 \) c. AMultiple response , 多重选项1 v+ U) C% ]4 d! @( f' v& O
Multiple solutions, 多解2 W6 r( h% [3 H; h o9 p' l& j S, O
Multiplication theorem, 乘法定理: W: }. \2 b9 E, V; m; h N( _
Multiresponse, 多元响应
8 y4 n3 e! ~6 e' Z+ H3 M4 ?1 i- GMulti-stage sampling, 多阶段抽样: H9 u! U3 O0 s% e
Multivariate T distribution, 多元T分布
) s h! Q& D2 {2 FMutual exclusive, 互不相容
- ]" |4 a8 X4 Z* @0 S' zMutual independence, 互相独立" z9 C5 W& L8 z) x0 N! S
Natural boundary, 自然边界& T& I& J* ~ L, a" T
Natural dead, 自然死亡& C5 A! h4 e' F# w% e
Natural zero, 自然零7 ^) K- @$ w0 @5 R
Negative correlation, 负相关3 V& z. s9 L2 A5 B4 a
Negative linear correlation, 负线性相关8 J' u* x1 L* G, ^$ B( J1 e
Negatively skewed, 负偏" d T \. p8 G3 w, g! h/ L
Newman-Keuls method, q检验$ W0 A# r; p) F. R$ G. M
NK method, q检验
5 l* G2 r3 |8 |+ B1 [No statistical significance, 无统计意义7 p1 Z3 W& a; j7 M+ S* ]' ^3 J
Nominal variable, 名义变量! i: e- {! I- n1 f+ ^$ n9 `
Nonconstancy of variability, 变异的非定常性
. j, ^6 {! G" l; ]: k' cNonlinear regression, 非线性相关: k0 Q- J6 @! x4 ?6 a0 }
Nonparametric statistics, 非参数统计" F8 A2 M, s+ h; I, {. f
Nonparametric test, 非参数检验
1 o, X9 l- ~0 u8 l0 sNonparametric tests, 非参数检验
, a o8 N- A" Y M, bNormal deviate, 正态离差
/ S& r2 k2 H% sNormal distribution, 正态分布8 [# @; f+ j- h# [* X1 [
Normal equation, 正规方程组
( R- q" `5 V I( f" {3 a/ Z( WNormal ranges, 正常范围/ O; J5 D* b4 `( e6 y/ A+ }
Normal value, 正常值- a( M& ~& E$ o R6 Q/ ]2 T6 t1 o
Nuisance parameter, 多余参数/讨厌参数" o, c& a! J# s+ O" T
Null hypothesis, 无效假设
$ i4 w/ q- z# V6 xNumerical variable, 数值变量
% |# l1 b: Z7 {8 t5 O/ T- U) Z6 tObjective function, 目标函数( c) p3 L) z9 U2 v6 B" K
Observation unit, 观察单位8 N6 o! h; C( Y2 P
Observed value, 观察值
" R2 @( o# y0 C& {One sided test, 单侧检验- W. ^/ s# F+ g, Q
One-way analysis of variance, 单因素方差分析
$ _# n, P3 ?, w: b6 F. L# v5 oOneway ANOVA , 单因素方差分析
! S9 M) @$ c) y* T6 GOpen sequential trial, 开放型序贯设计. U4 U* t, _1 ~- p0 ^0 r
Optrim, 优切尾& S7 x6 b- i0 |$ o& _
Optrim efficiency, 优切尾效率
( t6 G$ `" T" H7 p! ]5 g& fOrder statistics, 顺序统计量
# B# H' p9 l+ z7 s) ?/ b6 \9 ?% FOrdered categories, 有序分类
) m0 z/ L$ X8 t" {! O& x6 v' R! gOrdinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归1 E' I) C4 j8 U$ `. B& P
Ordinal variable, 有序变量, N/ o/ k7 f, B$ T
Orthogonal basis, 正交基
' `6 S* z' y! Q. T5 f; DOrthogonal design, 正交试验设计
7 k/ u4 B, k8 j3 T) QOrthogonality conditions, 正交条件( u. r* J; K# @; _% _) w
ORTHOPLAN, 正交设计 2 W7 T- J1 w* N3 X6 I' d
Outlier cutoffs, 离群值截断点4 B- a1 U r, h9 P; ~" M/ r
Outliers, 极端值7 k. @* ` C! ]
OVERALS , 多组变量的非线性正规相关
9 ]9 C* j# _; d4 Q' LOvershoot, 迭代过度
' _, @) _+ H& K' C$ S+ Y; x- ^Paired design, 配对设计( M. p( R" x7 a/ U3 r$ E
Paired sample, 配对样本; n# I1 {6 L0 T
Pairwise slopes, 成对斜率# m4 _# V9 q- Y o$ n6 w$ U: ]
Parabola, 抛物线
- m5 z9 W! }8 [: j5 r+ u* I e4 iParallel tests, 平行试验
6 a ^% ^) d5 M3 C# kParameter, 参数8 |% ?/ F0 E# r7 H k
Parametric statistics, 参数统计( S, [" [, z4 m# u' ?) _7 P- d2 h( A
Parametric test, 参数检验
' Q+ h% ? r4 C/ W' }9 ZPartial correlation, 偏相关4 f8 r4 D' ^: c2 L" v
Partial regression, 偏回归& B# C. A) F. o
Partial sorting, 偏排序 j% \: K. j# e6 d/ e
Partials residuals, 偏残差
2 k( z2 J# H1 m& D- k$ _. Y' k4 FPattern, 模式
) D6 F" A# Y$ h+ H6 aPearson curves, 皮尔逊曲线& ^% F/ @2 e. f# S5 ^: R- Y
Peeling, 退层
) x0 S# u+ E" u p# `5 M! cPercent bar graph, 百分条形图
' t0 h5 W$ m7 u" @Percentage, 百分比2 g% q( v$ {& l) K- @
Percentile, 百分位数5 `( i! M- Y% N; ?2 {) O
Percentile curves, 百分位曲线6 t$ ? W5 v& b
Periodicity, 周期性
! T" q$ K* m0 s7 W; x, z$ ]9 R: D" }Permutation, 排列
+ }# o* F) q9 s( G# `+ ~, @P-estimator, P估计量
+ b0 ^* o6 L" OPie graph, 饼图8 O* Z% b, ^; T! k& _/ k
Pitman estimator, 皮特曼估计量
1 d7 v4 f! _. J' f( X" NPivot, 枢轴量
$ N! G. y: i; h9 EPlanar, 平坦
) A, G M; d1 m) YPlanar assumption, 平面的假设
0 I, A1 K" u3 ~' X1 _" }* ?PLANCARDS, 生成试验的计划卡- a. N9 J! r1 \7 F) v% L
Point estimation, 点估计3 E/ Q" u" V _( a6 S/ I8 N
Poisson distribution, 泊松分布
) l8 g0 t9 J S% X) E/ S4 `Polishing, 平滑4 U6 K3 @- y1 t- A$ D( y2 \/ n
Polled standard deviation, 合并标准差
B3 Z; y( \9 P) Z) UPolled variance, 合并方差
. o) w& c2 q) c) a! dPolygon, 多边图
8 T4 F3 T1 ~9 m) p% K7 D9 X: QPolynomial, 多项式 J6 i( W& A( z6 O, I5 `: E
Polynomial curve, 多项式曲线/ U. I% z! W3 J3 ^! K
Population, 总体2 S" U# o d3 Y; E3 m4 Z0 T
Population attributable risk, 人群归因危险度
. F- M* Z# i/ |. L, bPositive correlation, 正相关: ~/ t- j$ y% n
Positively skewed, 正偏. w2 B( Q2 |( _& B
Posterior distribution, 后验分布! s, o Z* a% Q0 H6 ~
Power of a test, 检验效能* @" i% i! {8 c: t. ?
Precision, 精密度" |/ ?7 B) X( {( E- u
Predicted value, 预测值$ q0 M/ o- v. F% I/ q* W
Preliminary analysis, 预备性分析0 a/ j9 z0 G( i0 g% w1 W0 R
Principal component analysis, 主成分分析! Q# _$ F8 t5 z$ ~
Prior distribution, 先验分布- q2 `1 c* Z1 V) X9 U* P! I6 ]
Prior probability, 先验概率
: x* C7 n# P- _3 J& U; iProbabilistic model, 概率模型; Z# y6 P5 q) _/ r4 q
probability, 概率
+ N' W& q3 E' W" e2 z% p" C* tProbability density, 概率密度1 X/ i- t$ ?' d( M! W
Product moment, 乘积矩/协方差
) D: P+ J; X" g9 G, KProfile trace, 截面迹图+ B( B7 ~& Z5 k# D w& s- Y
Proportion, 比/构成比/ n" J2 i- f8 l. S5 M& K
Proportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
. ]: u* h# {8 \& A O( z) QProportionate, 成比例& E% H: c+ i0 k7 [- I4 ?0 N
Proportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量( k* R3 c* C, C5 r/ Z( m6 _$ Z
Prospective study, 前瞻性调查
R. P3 ^7 h4 Q2 H9 c4 X3 oProximities, 亲近性 5 _3 F, R8 a6 p- _6 w: O! l: P+ o2 q
Pseudo F test, 近似F检验0 w; U* ^3 l8 q6 N
Pseudo model, 近似模型; r0 k& l+ r% C0 ?8 x& L
Pseudosigma, 伪标准差
# T* y | y2 A7 D+ A$ I: F/ H3 E2 `Purposive sampling, 有目的抽样2 [4 p8 }; r) U9 W: _+ @+ a! @' b
QR decomposition, QR分解
0 o; J* z* b) W6 P! HQuadratic approximation, 二次近似. r) _8 ?0 q8 {; ~4 F
Qualitative classification, 属性分类" B- x* d" Y4 s! P' b9 i1 R3 T* j
Qualitative method, 定性方法/ r; {9 [% Q( z1 A% E( x1 O$ P
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图( A( C6 ]; O! P! N5 Y4 N v
Quantitative analysis, 定量分析
4 n8 @7 K# L9 F4 [Quartile, 四分位数7 W- w% t \; z8 R* l' h
Quick Cluster, 快速聚类
, J. T# q0 i4 E4 T C" y a+ g: NRadix sort, 基数排序
0 \2 F9 _( ^* P7 M. e/ v8 e7 ERandom allocation, 随机化分组
) c4 D0 _( _ T: V( \6 N" HRandom blocks design, 随机区组设计0 |/ \- k- R) A. W6 V
Random event, 随机事件5 q, u2 C6 n. q0 {, m
Randomization, 随机化$ }! G. ~: I( d5 Y
Range, 极差/全距
: ]. J# ]1 D: l! i3 XRank correlation, 等级相关
7 @8 y5 ]2 \# A$ L6 s' U3 gRank sum test, 秩和检验
- K) v6 b/ ~, R6 Q9 r4 _Rank test, 秩检验% Q& N* f |" U& n
Ranked data, 等级资料6 N# ?5 J! B6 i" v7 q7 ?
Rate, 比率
' g' E/ K L* o- @, `Ratio, 比例
9 q! s D$ z! ~* v* q6 ^5 x2 q8 xRaw data, 原始资料
: B5 K' P4 u# v, c/ S; C1 M, S/ mRaw residual, 原始残差
8 K S8 a4 f1 n7 L, E& B6 A- V4 aRayleigh's test, 雷氏检验: V. i. |) |6 _
Rayleigh's Z, 雷氏Z值 " G! a9 X8 T& ~0 L: b
Reciprocal, 倒数
1 d3 Q$ L& w5 [0 I- h8 F. I" |" b) cReciprocal transformation, 倒数变换% f9 B" r7 ?" P k, H
Recording, 记录
! c1 u7 y5 i4 l* ~, @; `Redescending estimators, 回降估计量
) q/ O. D+ }' H: ?% ?Reducing dimensions, 降维# J/ z0 x! ^" s
Re-expression, 重新表达
+ a* z( ^- J6 H; q( w: eReference set, 标准组% O/ V5 a/ m6 s5 e. N
Region of acceptance, 接受域
, \ i3 \4 _2 Y% qRegression coefficient, 回归系数
9 B/ t" f( i1 E# p2 v5 Q# lRegression sum of square, 回归平方和. a G* o' y7 b: f2 F. } A9 S
Rejection point, 拒绝点. b0 Z% |+ w! h7 q5 a) O3 F2 ]
Relative dispersion, 相对离散度
- C6 V; P6 z4 uRelative number, 相对数
K. u1 c0 p4 X- G: uReliability, 可靠性$ S ~- j: b1 O$ V6 c* A
Reparametrization, 重新设置参数7 P8 \8 d8 V2 a
Replication, 重复" j1 H: L5 k0 c" p5 v9 a3 T
Report Summaries, 报告摘要5 x' Y1 a6 e7 w4 h
Residual sum of square, 剩余平方和& ^- |- L5 A/ R# O) Z
Resistance, 耐抗性8 ?- |$ c6 _' w+ k' F# Z
Resistant line, 耐抗线2 A8 l, l& O1 o8 J: q! ?, X. R
Resistant technique, 耐抗技术
* o# l' h: V, s7 E* o! P" V c) C$ _R-estimator of location, 位置R估计量
: y' H+ a+ @) F" |1 _R-estimator of scale, 尺度R估计量
. _5 t, m# ?4 n2 oRetrospective study, 回顾性调查2 Y; i: O) }0 ~4 j1 E
Ridge trace, 岭迹
: U" c2 \# K: Y7 v) B/ V; s/ ARidit analysis, Ridit分析% H J. p2 y* _5 ~8 c4 e
Rotation, 旋转
$ H2 _2 C1 ?. b9 N& z& NRounding, 舍入
9 U1 b1 A9 Y& A: vRow, 行& Y) G ^! N: I6 S) F; D
Row effects, 行效应0 W4 J" W; M" L0 O8 @
Row factor, 行因素1 I: J9 U& n' @8 Z5 b9 ?/ l+ n
RXC table, RXC表* m" b! C/ J3 [ X4 m# X2 z. g
Sample, 样本6 _# M1 d1 D" o# t' p
Sample regression coefficient, 样本回归系数
* o2 y: E' h' Y8 R$ }5 \Sample size, 样本量% Z* {8 i* o- q; T' I
Sample standard deviation, 样本标准差+ ~+ w u% ] G0 M f
Sampling error, 抽样误差; r" A9 z! w1 y* V
SAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
2 l I6 w- M) d7 e/ l5 sScale, 尺度/量表& e# v! U8 x% @- f( n$ S* {
Scatter diagram, 散点图
- C$ e; Z. y! W% E5 Q/ k4 I5 WSchematic plot, 示意图/简图
* N3 C. p7 c j Z" n3 {1 I) d6 Y" k5 iScore test, 计分检验 F' p5 o4 N3 R7 t7 U! L1 ~) u9 {
Screening, 筛检) ]3 ?- }9 _ e- k3 l6 C
SEASON, 季节分析
* \9 g: S" m) e0 a/ CSecond derivative, 二阶导数
3 f. a; _( H" c3 g, zSecond principal component, 第二主成分
3 P' V8 G. t; o8 E# o# USEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 : @; U2 _: N+ ? A3 U) G" e0 c
Semi-logarithmic graph, 半对数图3 o$ c7 {- W3 V$ g4 e k* @
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸2 ?" B4 X/ d( i9 |
Sensitivity curve, 敏感度曲线
8 b; f6 R+ |% f! ~( [* RSequential analysis, 贯序分析2 s- y3 [ k6 ]$ C! A% F
Sequential data set, 顺序数据集9 S$ ?; K! l5 H+ U N
Sequential design, 贯序设计' U9 D! y" ]8 o) B9 M: p' }
Sequential method, 贯序法
3 O }0 x1 p& } S" o6 V# z0 FSequential test, 贯序检验法
1 Z+ z- A, V* }& L8 l, Z' vSerial tests, 系列试验
8 Y- a; H' K* H8 wShort-cut method, 简捷法
. u, b( Z; n e8 @/ I+ RSigmoid curve, S形曲线
# s# e# y& `: w+ ?Sign function, 正负号函数1 y. R# ]. a$ u4 s
Sign test, 符号检验
4 s8 z% _% C* l/ nSigned rank, 符号秩! g9 c3 E. Q# I, M y) ?2 [
Significance test, 显著性检验
$ y; L8 c' Z4 Q' uSignificant figure, 有效数字
( q# Q. D' z1 P, R3 uSimple cluster sampling, 简单整群抽样# ^% J3 }4 r$ p) Q! p
Simple correlation, 简单相关
" U9 ~$ ^+ O" W9 Q- w* i6 pSimple random sampling, 简单随机抽样
. j' y7 q. Y6 j4 U7 }% JSimple regression, 简单回归
" ?5 ]3 ^2 m9 z5 i" {simple table, 简单表
* U! A& B% \ A e m$ OSine estimator, 正弦估计量8 A; E3 U3 {% k, J# h6 L* }
Single-valued estimate, 单值估计
& L# h9 u0 Q! k6 I# eSingular matrix, 奇异矩阵
4 e l! B6 h! T7 T) {Skewed distribution, 偏斜分布
3 I, \4 E* W# r# l2 K. uSkewness, 偏度5 T4 H" e) z8 _. V! j( S5 J
Slash distribution, 斜线分布8 s( E1 h s% d& i6 R
Slope, 斜率* J8 v- u& H2 O2 c! h* H# B
Smirnov test, 斯米尔诺夫检验* C- X/ z _* u2 I5 s
Source of variation, 变异来源
. T% b) i8 |+ ~1 ~; O5 ySpearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关$ n a3 w% E* `/ b3 x
Specific factor, 特殊因子4 F/ z5 u+ m: H2 J
Specific factor variance, 特殊因子方差! e: @+ f, n' m
Spectra , 频谱
) K L) O2 ]8 D4 YSpherical distribution, 球型正态分布
. V2 D8 Z5 [, X t. aSpread, 展布- x1 u4 O6 F6 m
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
Q- e6 e( @1 O1 @2 GSpurious correlation, 假性相关
9 O) \1 S! U& g5 ASquare root transformation, 平方根变换) O0 M" A6 U% m2 V$ @8 w
Stabilizing variance, 稳定方差
5 Q/ y5 j+ q/ [ S5 w& j9 _4 dStandard deviation, 标准差
$ G$ T, E2 `: e, b0 ~4 @: v0 H7 @Standard error, 标准误
( a% ?1 H6 Q( ~' a$ WStandard error of difference, 差别的标准误
) G; b; X9 a! v D0 Y' p5 wStandard error of estimate, 标准估计误差( A: D q$ M0 d+ S1 o/ C" U: O
Standard error of rate, 率的标准误3 e' m- t5 X+ v- Q' @
Standard normal distribution, 标准正态分布9 x" t8 Z. D0 ]2 ]
Standardization, 标准化& `" P6 x* M' X( {+ h/ H, _& i
Starting value, 起始值
' _5 L1 M7 z/ ~( n$ [ ~2 RStatistic, 统计量
: w! \; C+ y T. U: _3 E6 KStatistical control, 统计控制( a( Z {& {' S9 V
Statistical graph, 统计图
" r: F4 Z. n! p8 K3 z: r- IStatistical inference, 统计推断
* x0 L/ t# a) X9 {7 dStatistical table, 统计表- z# @9 j; e6 {" l+ y6 C; Y9 _
Steepest descent, 最速下降法
$ ~, [+ }6 e, iStem and leaf display, 茎叶图8 L5 I/ ]5 Z/ H
Step factor, 步长因子
6 _) w6 O3 c; b" K& qStepwise regression, 逐步回归' J0 e% j, M' O8 j6 I
Storage, 存$ ]0 Y& O+ D9 G" E: d, C K- n3 Z
Strata, 层（复数）
" h* }( S: x$ F2 Q% m# s7 v, LStratified sampling, 分层抽样
$ t! H) D1 r3 J* tStratified sampling, 分层抽样
8 G9 o' k o/ p& {" e* nStrength, 强度; [3 M. g, g# d* S, L; Q$ Y
Stringency, 严密性
$ r) e# I' ]( ?$ N K( zStructural relationship, 结构关系0 r1 k6 Q, E9 c2 e5 e6 |
Studentized residual, 学生化残差/t化残差0 \( ^. h5 V- p
Sub-class numbers, 次级组含量" c7 R# G8 A% U3 i* `, |4 S6 O( _
Subdividing, 分割
( o8 @7 f# [3 L. Y) k6 GSufficient statistic, 充分统计量
& a B5 f O1 ?Sum of products, 积和4 b( B0 @+ y' o: `* t8 ?# r9 v7 ?7 Y
Sum of squares, 离差平方和
8 T, Z. G! v7 M" @Sum of squares about regression, 回归平方和
, e# o8 O8 \: x6 RSum of squares between groups, 组间平方和
8 X$ [! T4 }5 i3 U/ X( A# y8 PSum of squares of partial regression, 偏回归平方和
5 D( d$ {. [& k- v7 ?Sure event, 必然事件3 t' p. I2 ]& C5 i( |/ M( k! | k
Survey, 调查
@$ F, T* p( o3 u8 uSurvival, 生存分析) H* F. P0 ~7 c4 ^9 e% p
Survival rate, 生存率
; T4 f5 |$ t/ y! hSuspended root gram, 悬吊根图# Y* p4 X# M% H
Symmetry, 对称
8 r G Z% F( Q0 P) L4 `Systematic error, 系统误差
) ^% H1 U1 }. |5 [Systematic sampling, 系统抽样
% u; A+ W) x9 T1 e1 t# OTags, 标签
- T0 C( M9 d: h# t& u XTail area, 尾部面积* a; s9 _5 O1 a! i4 }2 G
Tail length, 尾长
1 c2 c* ~* e0 g6 R, A3 N, k$ oTail weight, 尾重0 j4 ]" C7 ~0 p/ h8 T9 D
Tangent line, 切线& X( _$ v, \9 _4 w
Target distribution, 目标分布
+ x1 x% b, Z. y# A" H1 F6 }+ V2 z+ pTaylor series, 泰勒级数
3 @/ |0 D- n1 \4 v: JTendency of dispersion, 离散趋势* M' B& v, j% w+ G% l5 }* `
Testing of hypotheses, 假设检验0 e- H# G% A$ r) S# [- f
Theoretical frequency, 理论频数$ f) {( V. Z; q
Time series, 时间序列
/ e& v% S! i3 C, ]1 d8 `Tolerance interval, 容忍区间( ?2 a- ?* x2 c3 d$ |5 F% p4 L P
Tolerance lower limit, 容忍下限+ o( k* O4 T: [% M
Tolerance upper limit, 容忍上限6 V! |. f2 i% I3 |) ^
Torsion, 扰率2 ~0 T, o; X+ H: s2 k& b
Total sum of square, 总平方和
; l( N8 J j5 i5 ^Total variation, 总变异
: u6 [8 R* x ]Transformation, 转换
4 p U' Y% Y3 S; G; c6 `1 eTreatment, 处理) Y+ _! g/ G! D& a. E" C1 E
Trend, 趋势: Z* h* X% M* m h, j- B
Trend of percentage, 百分比趋势
O0 T; q4 A! d' W4 z, f. @2 S$ sTrial, 试验2 D) c% j5 J6 Q& B1 Y9 ?
Trial and error method, 试错法+ G! Z. F5 W( \% W
Tuning constant, 细调常数
" ]7 n: a+ n: KTwo sided test, 双向检验
9 L" K, i% h: S) W; g9 g5 W+ nTwo-stage least squares, 二阶最小平方2 o1 K0 @7 z0 f- S! g
Two-stage sampling, 二阶段抽样
* q+ u# k7 l3 i& MTwo-tailed test, 双侧检验" ^3 ?2 c& J; @; E
Two-way analysis of variance, 双因素方差分析
! q# N( z- d( V* R8 l! d q9 \Two-way table, 双向表8 L, b& W* B1 o% T, `# O
Type I error, 一类错误/α错误3 E) v4 t* X1 f$ V% y0 y
Type II error, 二类错误/β错误
7 b) i' Q) Y# q1 u( ]) XUMVU, 方差一致最小无偏估计简称
- K4 \9 s% {$ O. G0 GUnbiased estimate, 无偏估计
0 g4 |. e- }( K& a% M4 bUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
" b: V: F$ J3 ^4 Y6 v1 O; LUnequal subclass number, 不等次级组含量
% g% B) ^- m4 z$ ]) sUngrouped data, 不分组资料6 g9 x& B* O3 l" o. v5 v% ~
Uniform coordinate, 均匀坐标
7 J( b- x' _, ?6 I K; f3 k9 ^; ]Uniform distribution, 均匀分布1 C0 H! b- |$ p* p
Uniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计
! ~5 G" R$ c, ]6 {, F* YUnit, 单元( ^: w% W i5 v2 T
Unordered categories, 无序分类
4 T" j8 q0 ^4 c" ?8 a) T) J; iUpper limit, 上限
7 i; H6 E$ P. P$ A5 ZUpward rank, 升秩2 ~; T! ~5 C* q N- q
Vague concept, 模糊概念$ z9 z0 F2 i8 g/ W9 R; z; G
Validity, 有效性( k+ ]# [7 u% ]! A) O2 [& f% O
VARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计
. r! u, Z3 D; g4 _0 r, I5 u* o' YVariability, 变异性
; I/ X2 B/ F3 O* R4 i/ E0 dVariable, 变量% u1 m0 `+ ^6 a# p8 j3 I2 Y" V
Variance, 方差
/ w4 u4 D A/ j4 A7 i) _5 tVariation, 变异 I. C9 C. z3 K" x @' C& Q
Varimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转5 f: I3 n, z- I( D7 l$ q: C
Volume of distribution, 容积+ ~; g b6 j9 ^
W test, W检验+ U7 C( r; Z& Z9 Q% ^/ j
Weibull distribution, 威布尔分布
2 A# L. L, R! w c2 DWeight, 权数# p5 a/ t& {9 H$ X0 u! ?, J9 c6 _
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验9 f8 {6 ?) h: i! O( G/ F c
Weighted linear regression method, 加权直线回归
* `& G4 X: i9 R0 _# R) l9 BWeighted mean, 加权平均数
4 K- a# j" U6 D) l) UWeighted mean square, 加权平均方差
, L R! n; n- I8 F& eWeighted sum of square, 加权平方和; R3 Y" g% d7 V( Y
Weighting coefficient, 权重系数
1 c: C) F# x# w- E8 ]Weighting method, 加权法
% g& b7 P' s6 }4 n- b8 X9 GW-estimation, W估计量
( E# f0 A }) ]* O/ P# u3 xW-estimation of location, 位置W估计量/ t, J* q, z( u1 u
Width, 宽度
5 P5 A' ?6 y* G& Y+ W0 cWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验4 [6 o x: f2 X9 A# F) Z6 H$ d2 u
Wild point, 野点/狂点4 @, x* w9 I D8 {$ |+ W5 i
Wild value, 野值/狂值
! T0 [* g; P4 O0 | c+ c+ KWinsorized mean, 缩尾均值
, \$ R9 C/ [. b3 r9 f. eWithdraw, 失访 $ k" `7 f, }, |/ z1 u
Youden's index, 尤登指数
: u' v# I( j3 ~7 lZ test, Z检验) t$ `+ O& o$ ~9 d& V/ L
Zero correlation, 零相关
5 V# y( c7 s4 HZ-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
